大模型微调（Fine-tuning）是通过特定领域数据调整预训练模型参数的技术，使其适应下游任务。Llama（Meta开源）与文心一言（百度研发）代表两类典型大模型，微调方法存在差异。

微调流程对比

数据准备

• Llama：需遵循Alpaca格式（指令-输出对），或自定义清洗后的纯文本。
• 文心一言：通常使用百度官方格式（如JSON结构化数据），支持中文场景优化。

硬件要求

• Llama：7B参数模型需至少24GB显存（如A100），量化后可降低至10GB（如4-bit）。
• 文心一言：需申请API权限或使用百度云算力，硬件依赖较少。

关键技术差异

参数高效微调（PEFT）

• Llama：常用LoRA（低秩适配），仅训练部分矩阵，节省显存。示例代码：

  from peft import LoraConfig, get_peft_model
  config = LoraConfig(task_type="CAUSAL_LM", r=8, lora_alpha=32, target_modules=["q_proj", "v_proj"])
  model = get_peft_model(base_model, config)
  

• 文心一言：官方提供Prompt-tuning接口，通过调整输入模板优化表现。

训练框架

• Llama：支持Hugging Face Transformers+PyTorch，可自定义损失函数。
• 文心一言：依赖PaddlePaddle，需调用erniebot库进行微调。

效果评估

• 中文任务：文心一言在成语填空、诗歌生成等任务表现更优。
• 开源性：Llama支持全参数微调，适合研究；文心一言仅开放部分能力。

注意事项

• 数据安全：文心一言需遵守百度云数据合规要求。
• 成本：Llama全参数微调算力成本高，建议从LoRA开始实验。

（注：具体实现需参考官方最新文档，部分功能可能迭代。）